AIDDISON™ Explorer: software de descubrimiento de fármacos basado en IA
Diseño molecular guiado por IA generativa y priorización de candidatos
La fase inicial del descubrimiento de fármacos depende de la selección de las moléculas adecuadas que se van a sintetizar, teniendo en cuenta una serie de limitaciones contrapuestas. AIDDISON™ Explorer permite una exploración específica del espacio químico, generando estructuras candidatas y clasificándolas en función de una optimización multiparamétrica que tiene en cuenta la potencia, el perfil ADMET y la viabilidad sintética.
Los modelos se entrenan con más de 30 años de datos de I+D farmacéutica, que incluyen tanto compuestos exitosos como fallidos, para facilitar una toma de decisiones más rápida y realista en las primeras fases.
Desde los criterios de diseño hasta la clasificación de candidatos
Defina su perfil objetivo y las restricciones de diseño. AIDDISON™ Explorer propone nuevas moléculas candidatas, las evalúa según criterios de puntuación definidos y clasifica los resultados, lo que ayuda a los investigadores a centrar sus esfuerzos experimentales en las estructuras más prometedoras desde el principio.
Competencias fundamentales para los químicos médicos
Diseño molecular generativo
Genera estructuras moleculares novedosas utilizando modelos guiados por aprendizaje por refuerzo derivados del marco REINVENT 4.0. La exploración se rige por restricciones de diseño definidas para identificar candidatos más allá de los esqueletos conocidos.
Optimización multiparamétrica (MPO)
Equilibra simultáneamente la potencia, las propiedades fisicoquímicas y las consideraciones de desarrollabilidad. La puntuación multiobjetivo ayuda a identificar los candidatos que mejor satisfacen los criterios del proyecto.
Modelización predictiva de ADMET
Evalúa las propiedades ADMET previstas en una fase temprana mediante modelos de aprendizaje automático entrenados con décadas de datos experimentales farmacéuticos. Los resultados de la predicción incluyen indicadores de confianza y métricas de IA explicables para facilitar la interpretación de los resultados.
Diseño de candidatos con visión de la síntesis
Evalúa las puntuaciones de accesibilidad sintética y genera rutas retrosintéticas viables mediante la integración de SYNTHIA® API, incluyendo la viabilidad de la ruta, el número de pasos y la disponibilidad de los componentes básicos.
Diseño molecular guiado por IA en el flujo de trabajo de descubrimiento
AIDDISON™ Explorer complementa las herramientas computacionales y experimentales de descubrimiento ya existentes. Las moléculas candidatas generadas por la plataforma pueden exportarse directamente a flujos de trabajo de acoplamiento, planificación de síntesis y experimentación utilizando formatos de archivo estándar (CSV, SDF, RD). Los resultados incluyen moléculas candidatas clasificadas con perfiles ADMET previstos, propiedades fisicoquímicas y evaluaciones de accesibilidad sintética.
Su implementación nativa en la nube, con seguridad de datos certificada según la norma ISO 27001, permite su uso en entornos de investigación empresarial.
Aplicaciones en el descubrimiento de moléculas pequeñas
Generar diversas moléculas candidatas de novo que se ajusten a perfiles de diana definidos.
Explorar el espacio químico en torno a los esqueletos prioritarios e identificar nuevas variantes estructurales.
Equilibrar la potencia, el perfil ADMET y la viabilidad de la síntesis durante el proceso de selección de compuestos líderes.
Modelos basados en datos reales de investigación
Los modelos predictivos ADMET se entrenan con compuestos tanto exitosos como fallidos, a partir de más de 30 años de datos de I+D farmacéutica procedentes de nuestra división de Salud, que abarcan parámetros como la permeabilidad de CACO2, la cardiotoxicidad (hERG), el aclaramiento intrínseco (Clint) y otros. Al incorporar tanto compuestos exitosos como fallidos, los modelos reflejan los resultados reales del proceso de descubrimiento y permiten una priorización más fiable de los candidatos en las primeras fases.
Los resultados explicables de la IA, los indicadores de confianza y las visualizaciones de la contribución de las características aportan transparencia a las predicciones de los modelos y ayudan a los investigadores a interpretar los resultados con mayor confianza.
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